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ArcaneaClaw：基于AI的创意素材自动化管理流水线实战

news 2026/4/27 20:38:07

1. 项目概述：一个为创意工作者打造的“永动机”

如果你和我一样，是个游戏开发者、概念艺术家、独立创作者，或者任何需要管理海量视觉素材的角色，那你一定懂那种痛：硬盘里塞满了从各个角落搜集来的参考图、灵感图、概念图，它们杂乱无章，命名混乱，质量参差不齐。想找一张特定氛围的图，得花上半小时；想整理一批新素材，更是让人望而却步。更别提还要为不同平台（比如社交媒体、作品集网站）准备不同尺寸和格式的图片了，这简直是创意工作的“体力活”。

今天要聊的这个项目，ArcaneaClaw，就是为了解决这个痛点而生的。你可以把它理解为一个为你24小时待命的“数字策展人”或“创意助理”。它的核心任务很简单：自动扫描、理解、整理、优化并分发你的创意资产。你只需要把图片、视频丢进指定的文件夹，剩下的所有事情——从AI识别内容、去重、格式转换、美学评分，到上传到云端存储、生成社交媒体变体——全部由它自动完成。

这个项目最吸引我的地方在于它的“全栈自动化”理念。它不是一个孤立的脚本，而是一个完整的、容器化的后台服务（Daemon）。这意味着你可以把它部署在云服务器（比如Railway）、本地NAS，甚至是树莓派上，让它7x24小时不间断地工作。它内置了健康检查和远程监控，通过一个叫“命令中心”的Web界面，你可以在任何地方查看它的工作状态和处理成果。对于需要构建庞大世界观、管理海量设定图的创作者团队来说，这简直是效率神器。

2. 核心架构与设计哲学

2.1 八步流水线：从原始文件到可用资产

ArcaneaClaw的核心是一个精心设计的八步处理流水线。这个设计非常模块化，每一步都是一个独立的“技能”（Skill），你可以根据需求启用、禁用甚至自定义。我们来拆解一下这个流水线背后的逻辑：

  1. 扫描（Scan）：这是流水线的起点。引擎会定期（默认15分钟）扫描你配置的源目录，比如本地的/data/source文件夹，或者挂载的Google Drive、S3存储桶。它只关注你指定的文件类型（如.jpg, .png, .mp4, .webp），将新发现的文件放入待处理队列。这一步的关键是增量处理，引擎会记录已处理文件的哈希值，避免重复扫描旧文件，大大节省资源。

  2. AI分类（Classify）：这是项目的“智能”所在。对于扫描到的图片，它会调用Google的Gemini Vision模型进行视觉识别。这里的设计很巧妙，它不是简单地打上“猫”、“狗”这种通用标签，而是预设了更适合创意领域的分类维度，比如“守护者”（可能是角色或核心概念）、“元素”（风格、材质）和自定义标签。这相当于给你的每张图片自动生成了一份富含语义的元数据，为后续的检索和整理打下基础。

  3. 去重（Deduplicate）：创意工作者经常从不同渠道收集到相似或相同的图片。简单的MD5哈希对重命名或轻微编辑过的图片无效。ArcaneaClaw使用了感知哈希（Perceptual Hashing）技术。简单来说，它会计算图片的“指纹”，即使图片被缩放、调整亮度或轻微压缩，只要视觉内容高度相似，其指纹也会很接近，从而被识别为重复项。这一步能有效清理冗余，节省存储空间和处理时间。

  4. 处理（Process）：原始素材的尺寸和格式五花八门。这一步负责将它们标准化。它会根据配置文件，将图片转换成高效的WebP格式（默认85%质量，在视觉无损和文件大小间取得平衡），并生成多个尺寸变体。例如，生成一个高分辨率的“英雄”版本用于作品集展示，一个中等尺寸的“画廊”版本用于网页浏览，以及为后续社交媒体准备的基础尺寸。视频文件也会被转码成更通用的格式（如MP4/H.264）。

  5. 美学评分（Score）：这一步引入了主观质量判断。项目集成了一个叫“TASTE”的评分模型（0-100分），用于评估图片的“美感”或“可用性”。分数高的图片（如>80分）可能构图更佳、色彩更协调、更具视觉冲击力。这个分数成为后续分流决策的关键依据。注意：美学评分非常主观，模型训练数据决定了其偏好。对于风格独特的艺术图（如低保真像素艺术、抽象画），分数可能偏低，但这不代表图片不好用。你需要根据自身素材类型调整阈值，或选择性地关闭此功能。

  6. 上传（Upload）：处理好的资产需要存放到合适的地方。ArcaneaClaw采用了分级存储策略：

    • 高分资产（Hero）：TASTE分数高于hero_threshold（默认80）的图片，会被上传到Vercel Blob。Vercel Blob的优势是边缘网络分发，访问速度极快，非常适合作为作品集、官网等对加载速度要求高的场景的图床。
    • 合格资产（Gallery）：分数高于gallery_threshold（默认60）的，上传到Supabase Storage。Supabase提供了强大的文件管理和数据库集成能力，适合作为内部素材库或需要复杂查询的后台存储。
    • 低于阈值的文件会被保留在本地/data/processed目录，供你手动审查，不会自动上传。

  7. 社交媒体准备（Social Prep）：不同平台对图片尺寸有不同要求（Instagram故事是9:16，推文横幅是16:9，正方形是1:1）。这一步会根据配置，从已处理的“英雄”或“画廊”版本中，智能裁剪或缩放生成这些平台专用的变体，省去了你手动使用Photoshop或在线工具的麻烦。

  8. 通知（Notify）：流水线执行完毕后，它会通过Webhook将结果摘要发送到你配置的Discord或Slack频道。通知内容通常包括本次处理了多少新文件、成功上传了哪些、遇到了什么错误等。这让你无需登录服务器或打开监控界面，就能及时掌握处理状态，非常贴心。

2.2 系统架构：微服务与中心化管理的结合

整个系统的架构清晰且现代，体现了云原生应用的设计思想。

[你的创意素材库] (Google Drive, 本地文件夹, S3, 挂载卷) | v [ArcaneaClaw 引擎] (运行在 Railway/Docker 上的守护进程) | | 执行八步流水线 v [Supabase 后端] (存储元数据、文件、引擎注册信息) / | \ / | \ v v v [Vercel Blob] [Supabase Storage] [Discord/Slack] (高分“英雄”图) (合格“画廊”素材) (处理结果通知) | | | | v v [作品集/官网] [内部素材管理后台] (快速加载) (检索、分类、浏览) ^ | [命令中心 (Command Center)] (基于Vercel的Web监控与管理界面)
  • 引擎（Engine）：作为独立的Docker容器运行，资源需求极低（最低1核CPU，1GB RAM）。它通过环境变量和配置文件获取所有必要信息（API密钥、目录路径等），是一个典型的“无状态”处理单元（状态存储在Supabase中）。它定期向Supabase发送“心跳”以表明自己在线，并通过一个简单的HTTP端点（/health）报告健康状态。
  • 数据中枢（Supabase）：这是整个系统的大脑和记忆中心。它不仅存储处理后的文件（Supabase Storage），更重要的是存储了所有元数据：每张图片的AI分类标签、TASTE分数、存储路径、处理状态、所属流水线批次等。此外，agent_registry表记录了所有在线引擎的信息，asset_queue表管理着待处理的任务队列。这种设计使得你可以横向扩展，运行多个ArcaneaClaw引擎实例共同处理任务，它们通过Supabase协同工作。
  • 命令中心（Command Center）：这是一个独立的Vercel前端应用。它连接到同一个Supabase项目，读取其中的数据和引擎状态，为你提供一个可视化的仪表盘。在这里，你可以浏览所有已处理的素材（按标签、分数筛选）、查看每个引擎的运行日志和健康状况、手动触发扫描或处理任务，甚至动态调整部分配置。它将后台的自动化流程变得透明且可控。
  • MCP集成：这是一个对开发者极其友好的功能。MCP（Model Context Protocol）允许像Claude Code这样的AI编程助手直接调用ArcaneaClaw的工具。安装MCP服务器后，你可以在IDE里直接让AI帮你“检查引擎状态”、“手动分类某张图”或“查看处理队列”，实现了与创作流程的深度结合。

3. 从零开始的部署与配置实战

理论讲完了，我们来点实际的。我会以最推荐的Railway一键部署为例，带你走完全程，并穿插Docker Compose本地部署的要点。

3.1 前期准备：获取三把“钥匙”

无论哪种部署方式，你都需要先准备好三个核心的API密钥或访问地址。请提前打开以下三个网站：

  1. Supabase项目：

    • 前往 Supabase官网 注册并创建一个新项目。
    • 项目创建后，进入Project Settings->API。
    • SUPABASE_URL：在这里找到Project URL，格式类似https://xxxxxx.supabase.co。
    • SUPABASE_SERVICE_KEY：在同一个页面，找到Project API keys。务必使用service_role的密钥（以eyJ开头的一长串字符）。这个密钥权限很高，请像保管密码一样保管它，不要泄露。它允许引擎以管理员身份读写数据库和存储。

  2. Google AI Studio (Gemini API)：

    • 前往 Google AI Studio 。
    • 登录你的Google账号，创建一个API密钥。Gemini API目前有免费的额度，对于个人和小规模使用完全足够。
    • 复制生成的GEMINI_API_KEY。

  3. Vercel Blob（可选，但推荐）：

    • 如果你打算使用Vercel Blob存储高分图片，需要一个Vercel账号。
    • 在Vercel仪表盘创建一个新项目，或使用现有项目。
    • 进入Settings->Storage->Blob，创建一个新的Blob存储。
    • 你需要获取两个Token：
      • VERCEL_TOKEN：在 Vercel Account Settings 创建一个新的访问令牌（Access Token），权限需要包含project和storage。
      • BLOB_READ_WRITE_TOKEN：在Blob存储的设置页面，可以生成具有读写权限的令牌。

3.2 Railway 一键部署（最省心）

Railway是一个优秀的云平台，特别适合部署这种需要持久化存储和后台运行的服务。

  1. 点击部署：在项目README中找到那个大大的 “Deploy on Railway” 按钮并点击。这会跳转到Railway的模板部署页面。
  2. 连接GitHub：Railway会提示你连接GitHub账号，并为你创建一个基于frankxai/arcanea-claw仓库的新项目。
  3. 填写环境变量：部署过程中，Railway会弹出表单让你填写环境变量。将前面准备好的SUPABASE_URL,SUPABASE_SERVICE_KEY,GEMINI_API_KEY依次填入。VERCEL_TOKEN和BLOB_READ_WRITE_TOKEN如果你有也填上，没有可以暂时留空，后续在Railway的面板里补上。NOTIFY_WEBHOOK_URL是Discord/Slack通知的，也后续配置即可。
  4. 添加持久化卷：这是最关键的一步！部署完成后，进入Railway项目的Settings->Volumes。点击Add Volume，挂载路径（Mount Path）填写/data。这个卷将用来存放引擎扫描的源文件、处理中的临时文件以及处理后的成品。没有这个卷，重启服务后所有本地数据都会丢失。
  5. 等待构建与启动：Railway会自动开始构建Docker镜像并启动服务。你可以在Deployments标签页查看日志。当看到Daemon started successfully和心跳注册成功的日志时，说明服务已经跑起来了。
  6. 验证运行：在Railway的Settings->Domains下，你会看到一个服务域名（如arcanea-claw.up.railway.app）。访问https://你的域名/health，应该能看到返回的JSON健康状态信息。

实操心得：Railway的免费额度足够个人项目跑起来。注意它的休眠策略，如果长时间无HTTP请求，服务可能会休眠。你可以通过一个简单的第三方监控服务（如UptimeRobot）定期ping你的/health端点来“保活”。

3.3 Docker Compose 本地部署（适合开发与调试）

如果你想在本地机器或自己的服务器上深度把玩，Docker Compose是最佳选择。

# 1. 克隆代码库 git clone https://github.com/frankxai/arcanea-claw.git cd arcanea-claw # 2. 复制环境变量模板并编辑 cp .env.example .env # 使用你喜欢的编辑器（如nano, vim, VS Code）打开 .env 文件 # 填入所有必要的环境变量，格式为 KEY=VALUE，每行一个 # 3. 创建本地数据目录（对应容器内的 /data） # 你可以修改这些路径到任何你方便的地方，比如你的素材库目录 mkdir -p ./data/{source,staging,processed,logs} # 4. 启动服务 docker compose up -d # 5. 查看日志，确认运行状态 docker compose logs -f engine # 6. 验证健康端点 curl http://localhost:8080/health

关键配置解析（.env与config.yaml）：

  • .env文件：存放所有敏感信息和核心配置。除了上述三个核心Key，你还可以调整：
    # 调整流水线和心跳间隔（秒） PIPELINE_INTERVAL=300 # 每5分钟运行一次流水线 HEARTBEAT_INTERVAL=120 # 每2分钟发送一次心跳 # 通知Webhook NOTIFY_WEBHOOK_URL=https://discord.com/api/webhooks/your/webhook
  • config.yaml文件：这是引擎的行为手册。你需要重点关注：
    scan: paths: - /data/source # 容器内的路径，对应我们本地创建的 ./data/source # - /mnt/google-drive # 如果你挂载了其他存储，可以在这里添加 extensions: ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.webp', '.gif', '.mp4', '.mov'] process: size_variants: hero: { width: 1920, height: 1080 } gallery: { width: 1280, height: 720 } thumbnail: { width: 320, height: 180 } upload: hero_threshold: 75 # 根据你的素材调整美学分数阈值 gallery_threshold: 50
    重要提示：config.yaml中定义的扫描路径是容器内部的路径。在docker-compose.yml中，我们通过volumes指令将本地目录./data/source映射到了容器内的/data/source。所以，你只需要把想处理的图片扔进本地的./data/source文件夹，引擎就能扫描到。

3.4 命令中心（Command Center）部署

引擎在后台默默工作，你需要一个面板来查看成果。命令中心是一个独立的Next.js前端应用。

  1. 一键部署：同样利用README中的 “Deploy with Vercel” 按钮。这会将前端代码部署到Vercel。
  2. 环境变量：部署时，Vercel会要求你填写环境变量。你只需要提供同一个Supabase项目的SUPABASE_URL和SUPABASE_ANON_KEY（注意，这里是anonkey，不是service_rolekey！在Supabase API设置页面可以找到）。前端只需要只读权限。
  3. 访问：部署完成后，访问Vercel提供的域名，你就可以看到一个仪表盘，展示所有已处理的资产、引擎状态等信息。

4. 高级用法与自定义技能开发

4.1 技能链（Skill Chain）的运作与自定义

ArcaneaClaw的流水线之所以灵活，是因为它的“技能”系统。所有技能都位于engine/skills/目录下，每个技能都是一个独立的Python模块，包含一个async def run(config):的异步函数。

主守护进程 (engine/daemon.py) 中定义了一个SKILL_CHAIN列表，按顺序执行这些技能。如果你想增加一个自定义处理步骤，比如“自动为图片添加水印”或“调用另一个AI模型进行风格分析”，非常简单：

  1. 创建技能文件：在engine/skills/下新建my_watermark.py。

    import asyncio from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import os async def run(config: dict) -> dict: """ 自定义技能：为处理中的图片添加文本水印。 从config中读取水印文本和位置。 """ print("自定义水印技能开始运行...") # 从配置中获取参数，提供默认值 watermark_text = config.get("watermark", {}).get("text", "My Studio") position = config.get("watermark", {}).get("position", "bottom-right") # 假设上一个技能（process）把文件输出到了某个目录 # 实际项目中，技能之间通过上下文或共享状态传递文件信息 # 这里为演示，我们假设从config里拿到文件列表 processed_files = config.get("processed_files", []) watermarked_count = 0 for file_path in processed_files: if not os.path.exists(file_path): continue try: with Image.open(file_path) as img: # 转换为RGBA模式以支持透明度 if img.mode != 'RGBA': img = img.convert('RGBA') # 创建一个用于绘制水印的透明层 txt_layer = Image.new('RGBA', img.size, (255,255,255,0)) draw = ImageDraw.Draw(txt_layer) # 简单的水印绘制逻辑（实际应用需更复杂，如计算字体大小） # 这里仅为示例 font = ImageFont.load_default() text_bbox = draw.textbbox((0,0), watermark_text, font=font) text_width = text_bbox[2] - text_bbox[0] text_height = text_bbox[3] - text_bbox[1] if position == "bottom-right": x = img.width - text_width - 10 y = img.height - text_height - 10 else: # 默认居中 x = (img.width - text_width) // 2 y = (img.height - text_height) // 2 draw.text((x, y), watermark_text, font=font, fill=(255,255,255,128)) # 合并原图和水印层 watermarked = Image.alpha_composite(img, txt_layer) # 保存（这里覆盖原文件，实际应保存到新路径） watermarked.save(file_path) watermarked_count += 1 except Exception as e: print(f"处理文件 {file_path} 时出错: {e}") # 在实际技能中，错误应被记录并可能影响流水线状态 return { "skill": "custom_watermark", "status": "complete", "watermarked_count": watermarked_count, "watermark_text": watermark_text }

  2. 修改配置：在config.yaml中添加你的技能所需的配置项。

    # 在config.yaml末尾或合适位置添加 watermark: text: "© My Creative Archive 2024" position: "bottom-right"

  3. 注入技能链：修改engine/daemon.py中的SKILL_CHAIN列表，在合适的位置插入你的技能模块名（不带.py后缀）。

    # 例如，在‘process’之后，‘score’之前添加水印 SKILL_CHAIN = [ "media_scan", "media_classify", "media_dedup", "media_process", "my_watermark", # <-- 添加的自定义技能 "taste_score", "media_upload", "social_prep", "notify" ]

  4. 重启服务：重新构建Docker镜像或重启服务，你的自定义流水线就生效了。

4.2 通过MCP与AI助手协同工作

对于开发者，MCP集成极大地提升了效率。安装后，你可以在Claude Code中直接使用自然语言指挥引擎。

# 在ArcaneaClaw项目根目录下，安装MCP服务器 claude mcp add arcanea-claw -- node mcp-server/dist/index.js

安装成功后，在支持MCP的编辑器中（如Cursor），你可以这样问Claude：

  • “检查一下ArcaneaClaw引擎的状态。”
  • “手动扫描一下源目录，看看有没有新图片。”
  • “帮我给这张本地图片/path/to/my_art.jpg打个TASTE分。”
  • “现在处理队列里有多少个任务？”

Claude会调用对应的工具，并返回结构化的结果。这相当于给你的AI编程助手装上了直接操控素材处理流水线的遥控器。

5. 常见问题、故障排查与优化心得

在实际部署和运行中，你肯定会遇到一些问题。以下是我踩过坑后总结的排查清单和经验。

5.1 部署与启动问题

问题现象可能原因排查步骤与解决方案
Docker Compose启动失败，提示端口冲突本地8080端口已被占用1. 运行docker compose down停止服务。
2. 修改docker-compose.yml中ports映射，例如改为- "8081:8080"。
3. 重新docker compose up -d。健康检查地址变为http://localhost:8081/health。
服务启动后，/health端点返回502 Bad Gateway或连接失败容器内应用尚未完全启动，或启动失败1. 查看容器日志：docker compose logs -f engine。
2. 常见错误：环境变量未正确设置（特别是Supabase和Gemini的Key）。检查.env文件格式（不能有空格，如KEY = VALUE是错误的），确保所有必填项已填写。
3. 检查Supabase项目URL和Service Key是否正确，且网络可访问。
Railway部署成功，但心跳注册失败，命令中心看不到引擎网络问题或Supabase表权限问题1. 在Railway的Deployments日志中搜索“heartbeat”或“registry”。
2. 确认SUPABASE_SERVICE_KEY是service_rolekey，且有权限写入agent_registry表。
3. 在Supabase的SQL编辑器中运行select * from public.agent_registry;，看是否有记录。如果没有，说明注册失败。检查引擎日志中的具体错误。
图片被扫描到，但一直停留在“待处理”队列技能链执行出错，或某个技能（如AI分类）超时/失败1. 查看引擎的详细日志。在Docker中：`docker compose logs engine

5.2 处理流程问题

问题现象可能原因排查步骤与解决方案
图片被AI分类为奇怪或不相关的标签Gemini Vision模型有其局限性，或提示词（Prompt）不准确1. 项目中的分类逻辑（media_classify.py）使用了固定的提示词。对于非常专业或小众的创作领域（如“赛博朋克建筑”、“奇幻生物设计”），通用模型可能表现不佳。
2.解决方案：修改engine/skills/media_classify.py中的_build_prompt函数，优化你的提示词。例如，更具体地描述你的作品类型：“这是一张概念艺术图，请识别其中的主要角色（守护者）、场景元素（如森林、机械、城市）和艺术风格（如厚涂、线稿、低多边形）。”
3. 考虑使用微调后的专用模型，但这需要更高的技术投入。
TASTE分数普遍很低，导致没有图片被上传到Vercel BlobTASTE模型审美偏好与你的素材不匹配，或阈值设置过高1. 首先，在命令中心或直接查数据库，看看图片的实际TASTE分数分布。
2.调整阈值：修改config.yaml中的upload.hero_threshold和upload.gallery_threshold，将其调低（比如调到60和40）。或者，对于你认为质量高但分数低的特定类型图片，可以在自定义技能中绕过评分。
3.关闭评分：如果觉得评分无用，可以直接从SKILL_CHAIN中移除taste_score技能。
处理速度很慢，尤其是大量图片时硬件资源不足，或网络API（Gemini）成为瓶颈1.硬件：确保部署环境至少有2GB可用RAM。对于Docker，可以在docker-compose.yml中设置资源限制：deploy: resources: limits: cpus: '2' memory: 2G。
2.优化配置：增加PIPELINE_INTERVAL，降低处理频率。在config.yaml的process部分，减少生成的尺寸变体数量。
3.异步与并发：检查技能模块是否充分利用了Python的asyncio。例如，media_upload中上传多个文件时，可以使用asyncio.gather来并发执行，而不是顺序执行。
去重功能没有生效，相似图片被重复处理感知哈希的相似度阈值设置不当1. 感知哈希不是精确匹配，它计算的是汉明距离（差异位数）。在media_dedup.py中有一个HASH_THRESHOLD或类似参数，默认值可能是5（即哈希值差异在5位以内算相似）。
2. 如果两张图明显相似但没被去重，可以尝试调低这个阈值（如设为10），增加敏感性。但要注意，阈值太高可能会把本不相同的图片误判为重复。
3. 可以添加一个自定义技能，在处理前先输出图片的感知哈希值，帮助你调试和理解。

5.3 存储与集成问题

问题现象可能原因排查步骤与解决方案
图片成功处理，但上传到Vercel Blob失败Vercel Token权限不足或Blob存储未正确配置1. 检查VERCEL_TOKEN是否具有对应项目的storage写入权限。
2. 检查BLOB_READ_WRITE_TOKEN是否正确，且对应的Blob存储存在。
3. 在Railway或服务器上，尝试用curl命令测试Blob API：curl -X PUT -H "Authorization: Bearer $BLOB_RW_TOKEN" -T test.jpg "https://blob.vercel-storage.com/your-store/test.jpg"。
Supabase Storage中文件可见，但命令中心无法显示或预览Supabase Storage的CORS策略或行级安全（RLS）限制1. 进入Supabase项目控制台，进入Storage->Policies。确保media_assets这个bucket有允许公开读取（或匿名读取）的策略。或者，确保命令中心使用的SUPABASE_ANON_KEY有读取权限。
2. 检查Storage->Settings->CORS Configuration，确保允许命令中心所在的Vercel域名访问。可以暂时设置为*进行测试。
Discord/Slack收不到通知Webhook URL错误，或通知技能配置问题1. 仔细核对NOTIFY_WEBHOOK_URL，确保是从Discord或Slack后台复制的完整URL。
2. 在引擎日志中搜索“notify”，查看是否有发送请求及返回的错误信息。
3. 可以手动测试Webhook：curl -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"content":"Test"}' YOUR_WEBHOOK_URL。

个人优化心得：

  • 分步调试：初次搭建时，建议先注释掉SKILL_CHAIN里的大部分技能，只留scan和classify，确保AI识别能跑通。然后再逐步加入dedup,process，最后是upload和notify。这样更容易定位问题。
  • 日志是生命线：一定要熟悉查看日志的方法。为引擎配置更详细的日志级别（可以在代码中修改logging配置），把日志持久化到文件（/data/logs）并定期查看。
  • 成本控制：Gemini API和Vercel Blob都可能产生费用（尽管有免费额度）。可以通过config.yaml限制每天处理的图片数量，或者只对特定目录下的图片进行处理。对于TASTE评分低的图片，可以不调用Gemini进行二次分类。
  • 备份策略：/data卷里的source目录存放你的原始文件，processed目录存放处理后的文件。务必定期备份这两个目录。云存储（Supabase, Vercel）中的文件也应有独立的备份方案。自动化工具虽好，但不能完全替代手动备份的好习惯。
http://www.jsqmd.com/news/710312/

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